Embarquez pour un voyage complet dans l'analyse de données avec Python et Pandas. Apprenez à configurer Anaconda et Jupyter Lab sur macOS et Windows, à naviguer dans l'interface de Jupyter Lab et à exécuter des cellules de code.

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Fondements de l'analyse de données avec Pandas et Python
Ce cours fait partie de Spécialisation Analyse de données avec Pandas et Python
Enseigné en Français (doublage IA)

Instructeur : Packt - Course Instructors
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Inclus avec
(30 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Expliquer comment naviguer et utiliser Jupyter Lab pour la programmation Python.
Écrire du code Python, y compris des fonctions et des données structurées.
Manipuler et analyser les données en cours d'utilisation Pandas Series et DataFrames.
Appliquer des techniques de nettoyage et de tri des données pour préparer les ensembles de données à l'analyse.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Jupyter
- Catégorie : Microsoft Excel
- Catégorie : Importation/exportation de données
- Catégorie : structures de données
- Catégorie : Environnement de développement
- Catégorie : Pandas (paquetage Python)
- Catégorie : Manipulation de données
- Catégorie : Tableaux croisés dynamiques et graphiques
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Programmation orientée objet (POO)
- Catégorie : Programmation en Python
Détails à connaître

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4 devoirs
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- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
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Il y a 3 modules dans ce cours
Dans ce module, nous vous guiderons à travers la configuration initiale requise pour ce cours, y compris l'installation de la distribution Anaconda sur macOS et Windows, et la création d'environnements Python à l'aide d'Anaconda Navigator. Vous apprendrez également à déballer les supports de cours fournis, à naviguer dans l'interface Jupyter Lab, à exécuter des cellules de code et à importer les bibliothèques nécessaires pour vous lancer dans votre parcours d'analyse de données.
Inclus
8 vidéos3 lectures1 devoir
Dans ce module, nous aborderons les éléments essentiels de la programmation Python, en commençant par l'utilisation des commentaires pour améliorer la lisibilité du code. Vous vous familiariserez avec les types de données, les opérateurs, les variables et les fonctions intégrées de Python, jetant ainsi les bases d'un codage efficace. Nous nous pencherons sur les fonctions personnalisées, les méthodes de chaînes de caractères, les listes, l'indexation et le découpage, les dictionnaires et les classes afin de développer vos compétences en programmation. Enfin, vous apprendrez à naviguer et à utiliser les bibliothèques Python dans Jupyter Lab, une compétence essentielle pour l'analyse de données.
Inclus
12 vidéos1 devoir
Dans ce module, nous allons explorer la création et la manipulation des objets Pandas Series à partir de différentes sources de données comme les listes et les dictionnaires. Nous nous pencherons sur les méthodes et les attributs essentiels des Series, nous comprendrons l'utilisation des paramètres et des arguments, et nous apprendrons des techniques pour importer des données dans les Series à l'aide de 'pd.read_csv'. En outre, nous aborderons les méthodes d'inspection, de tri et d'extraction des valeurs des séries, ainsi que des opérations avancées telles que la diffusion et l'application de fonctions aux éléments des séries.
Inclus
21 vidéos1 lecture2 devoirs
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Avis des étudiants
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Révisé le 9 juil. 2025
Great explanation and practice demonstrated concisely. Thank you Packt and Coursera

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